Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
rictjo
impetuous
提交
a149f495
I
impetuous
项目概览
rictjo
/
impetuous
大约 1 年 前同步成功
通知
1
Star
0
Fork
0
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
DevOps
流水线
流水线任务
计划
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
I
impetuous
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
0
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
合并请求
0
Pages
DevOps
DevOps
流水线
流水线任务
计划
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
流水线任务
提交
Issue看板
体验新版 GitCode,发现更多精彩内容 >>
未验证
提交
a149f495
编写于
4月 02, 2023
作者:
rictjo
提交者:
GitHub
4月 02, 2023
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
Update quantification.py
上级
dc25bd32
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
24 addition
and
0 deletion
+24
-0
src/impetuous/quantification.py
src/impetuous/quantification.py
+24
-0
未找到文件。
src/impetuous/quantification.py
浏览文件 @
a149f495
...
@@ -1437,6 +1437,30 @@ class APCA ( object ) :
...
@@ -1437,6 +1437,30 @@ class APCA ( object ) :
dimred
=
PCA
()
dimred
=
PCA
()
def
mean_field
(
data
:
np
.
array
,
bSeparate
:
bool
=
False
)
:
m0
=
np
.
mean
(
data
,
axis
=
0
)
m1
=
np
.
mean
(
data
,
axis
=
1
)
ms1
=
m1
.
reshape
(
-
1
,
1
)
*
np
.
ones
(
len
(
m0
)).
reshape
(
1
,
-
1
)
ms0
=
np
.
ones
(
len
(
m1
)).
reshape
(
-
1
,
1
)
*
m0
.
reshape
(
1
,
-
1
)
if
bSeparate
:
return
(
m1
.
reshape
(
-
1
,
1
)
*
m0
.
reshape
(
1
,
-
1
)
,
(
ms1
+
ms0
)
*
0.5
)
return
(
m1
.
reshape
(
-
1
,
1
)
*
m0
.
reshape
(
1
,
-
1
)
/
(
ms1
+
ms0
)
)
def
gCA
(
data
:
np
.
array
,
centering
:
int
=
0
)
->
tuple
[
np
.
array
]
:
if
centering
<
0
:
return
(
np
.
linalg
.
svd
(
data
)
)
if
centering
==
0
or
centering
==
1
:
# CORRESPONDS TO PCA SOLUTIONS AXIS=1 IS SAIGA = (PCA(DAT.T)).T
return
(
np
.
linalg
.
svd
(
data
-
data
.
mean
(
axis
=
centering
).
reshape
(
*
((
-
1
)
**
centering
*
np
.
array
([
1
,
-
1
]))
),
full_matrices
=
False
)
)
if
centering
==
2
:
return
(
np
.
linalg
.
svd
(
data
-
np
.
mean
(
data
)
,
full_matrices
=
False
)
)
if
centering
==
3
:
return
(
np
.
linalg
.
svd
(
data
-
mean_field
(
data
)
,
full_matrices
=
False
)
)
if
centering
==
4
:
return
(
np
.
linalg
.
svd
(
data
-
mean_field
(
data
,
bSeparate
=
True
)[
1
]
,
full_matrices
=
False
)
)
if
centering
==
5
:
# ARE YOU SURE YOU KNOW WHAT YOU ARE DOING ?
mf
=
mean_field
(
data
,
bSeparate
=
True
)
return
(
np
.
linalg
.
svd
(
mf
[
0
]
/
data
-
mf
[
1
]
,
full_matrices
=
False
)
)
def
quantify_groups
(
analyte_df
,
journal_df
,
formula
,
grouping_file
,
synonyms
=
None
,
def
quantify_groups
(
analyte_df
,
journal_df
,
formula
,
grouping_file
,
synonyms
=
None
,
delimiter
=
'
\t
'
,
test_type
=
'random'
,
delimiter
=
'
\t
'
,
test_type
=
'random'
,
split_id
=
None
,
skip_line_char
=
'#'
split_id
=
None
,
skip_line_char
=
'#'
...
...
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录